我已经能够计算出极坐标直方图，如本文所述，以及消除噪音的平滑功能。该变量存储在一个名为
self.Hist的numpy数组中。在极坐标直方图中，其障碍物密度低于某个阈值）不包含完整圆圈的部分，即与computeTheta对应的扇区。 如果直方图在
360º和330º之间的角度中包含一个峰值，而其他直方图为谷值，则将正确计算转向方向。但是，如果峰值位于
30º和30º之间，那么谷值将从60º开始，一直超过60º，直到360º结束，并且转向方向计算不正确，因为这单个山谷将被视为两个山谷leys，一个在30º和0º之间，另一个在30º和60º之间。 />我该如何解决这个问题？有没有办法将直方图视为圆形？ 谢谢您的宝贵时间。
#1 楼
我很难遵循您的代码，部分是因为我不了解Python，但主要是因为我不确定我是否理解您的变量。就是说，我想我确实了解您的问题。我要解决的方法是在评估之前先“扭曲”数据，然后做出决定，然后“扭曲”输出。例如，考虑下面的伪代码：希望我已经清楚了这一点；请参见下面的伪代码。基本上，调整数据的方向，使您始终从高峰开始。这样可以确保山谷始终以<= 360度结束。然后，一旦找到标题，就根据您将数据开始移动的距离进行移动。
评论
$ \ begingroup $
作为评论，我假设标题将是一个标志或类似的位/字节数组，与您的直方图变量对应1：1。如果只是角度，则需要根据步数乘以直方图字段中的点之间的角度步数进行转换。
$ \ endgroup $
–卡盘
16-2-17在14:51
$ \ begingroup $
因此，我使用numpy.roll（）函数进行了尝试，围绕密度最高的索引旋转了直方图，并且成功了！非常感谢你！ ：D
$ \ endgroup $
–银行C.
16年2月19日在15:25
#2 楼
因为您使用的是Python的arctan2函数（返回值在$ [-\ pi，\ pi] $之间），所以我不明白为什么需要使用if target_sector < 0:
target_sector += 360
评论
$ \ begingroup $
你说的很好。这基本上是“调试糖”；我做了一些事情，以使我在运行时更容易读出外壳上的角度。我可能会在最终版本中将其删除。
$ \ endgroup $
–银行C.
16-2-17在15:17
$ \ begingroup $
这不是引起您算法错误的原因，当您从较大的山谷角开始搜索时，该算法会导致您向期望的方向旋转360度？
$ \ endgroup $
– SteveO
16年2月17日在16:54
$ \ begingroup $
我尝试删除此部分并进行了相关更改，但仍然基本相同。这些线基本上仅将负角度（例如-30度）转换为正角度（例如330度）。当我删除这行代码时，实际上发生的事情是我使用诸如self.Hist [-1]之类的结构访问了数组。圆度仍然是一个问题。
$ \ endgroup $
–银行C.
16-02-17 '17：47
评论
请问每次极坐标直方图的执行时间有多快？